天猫和淘宝每天发生的实物和虚拟商品的交易达到亿级别。考虑到一次成功交易的整个链路，会涉及到会员信息验证，商品库信息查询，订单创建，库存扣减，优惠扣减，订单支付，物流信息更新，确认支付等。那淘宝交易订单库的4个演变阶段是什么？

交易订单作为其中数据库关键的信息，由于可能涉及交易纠纷处理，需要随时提供用户查询，必须长久的记录在数据库中。淘宝成立至今近17年，所有与订单相关的数据库记录总量达到了万亿级别，其所占用的磁盘空间也早已超过PB级。下面鱼爪网小编就为大家详细说说淘宝交易订单库的4个演变阶段，感兴趣的朋友不妨一起来看看吧。

第1阶段，开始由于流量较小，使用了一套Oracle数据存储了所有的订单信息，新订单创建和历史订单查询都在同一套数据库进行。

第2阶段，由于历史订单量数据量越来越大，单一一套库已经不能满足同时满足性能和容量的问题，于是对交易订单库进行了拆分，单独建立了一个Oracle历史库，将三个月以前的订单迁移进历史库，同时由于数据量巨大，查询性能不能满足需求，因此当时的历史订单不提供查询功能。用户只能查询三个月之内的订单信息。

第3个阶段，为了解决扩展性和存储成本问题，交易历史库整体迁移到了HBase方案，这套方案在当时很好了解决了存储成本和业务查询需求这2个诉求。整体方案是使用主表结合索引表，查询订单详细信息通过主表完成，通过买家或者卖家ID查询订单，则需要借助索引表先得到订单号。

但这个方案遗留一个问题：订单并不是严格按照90天进行迁移的，有很多类型的订单并不迁移到历史库，导致已买到--订单列表的排序是乱序的，已买到的订单列表不是严格按照时间由近到远排序的，用户如果按照订单列表一页一页往下翻，会发现自己的订单”突然丢了”(实际上没有丢的，只是乱序了，再往后翻就有了)。

第4个阶段，历史库采用基于X-Engine引擎的PolarDB-X集群，在满足存储成本的同时，提供与在线库一样的索引能力，解决乱序问题。

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